4つの記録方法を使い分ける
家庭料理、定食、レストランの皿は写真AIが速い選択です。包装された食品はバーコードを読み、商品名、容量、栄養値が手元の商品と一致するか確認します。バーコードが見つからない、容量が違う、データが100g当たりしかない場合は栄養表示を撮影します。自作レシピ、量った食材、いつも食べる料理は手入力または保存済み履歴の再利用が向いています。メニュー写真だけでは実際の盛り付け量や変更が分からないため、注文候補の参考に留め、提供後の皿も確認します。
写真を上手に撮る7つのコツ
- 明るい場所で、皿全体をフレームに入れる。
- 真上または斜め45度から撮り、深さも分かるようにする。
- ごはん、主菜、副菜、ソースを隠さない。
- サイズ比較になる箸、標準的な皿、包装を一緒に写す。
- 複数皿は一枚にまとめるか、別々に記録する。
- 食べる前に撮り、残した場合は量を調整する。
- ぼやけ、逆光、強い影を避ける。
AIが苦手な料理
カレー、シチュー、グラタン、丼、スムージー、スープ、鍋、炒め物、ドレッシング済みサラダなど、材料が混ざる料理は隠れた油、砂糖、肉量を写真だけで判断しにくい食品です。同じ見た目でも、低脂肪乳か生クリームか、鶏むねか鶏ももか、油小さじ1か大さじ2かで変わります。寿司は個数を数えやすい一方、シャリとネタの大きさ、ソースで変化します。ビュッフェ、シェア料理、食べかけの皿も不確実性が上がります。
信頼度と修正を読む
信頼度は真実の確率ではなく、見えている情報がどれだけ明確かを示す手掛かりです。低信頼なら、料理名、量、単位、カロリー、PFCを確認し、ラベルやレシピがあれば置き換えます。バーコード結果でも商品違い、味違い、容量違いが起こり得るため『100%』を無条件に信用しません。修正履歴は、同じ料理を次に記録する際の良い出発点になりますが、店や盛り付けが違えば再確認します。
正確さより一貫性が役立つ場面
食事記録には常に測定誤差があります。家庭の油、店のレシピ、盛り付け、残量を毎回実験室のように測ることはできません。しかし、同じルールで継続すると、自分の朝食が少ない日、外食が続いた週、水分や運動との関係などの傾向は見えます。完璧にできない日を空欄にするより、『推定』と明示して記録し、週単位で読む方が実用的です。体重や体調の変化だけで食事の因果関係を断定せず、医療判断は専門家に相談します。
透明性について
イタダはAI推定を検証済み商品データと区別し、低信頼結果を表示し、保存前の修正を可能にする設計です。本記事は一般情報で医療アドバイスではありません。
